Cuốn sách này là một tác phẩm không thể thiếu đối với những nhân viên chuyên nghiệp. Sử dụng số liệu là công cụ hữu hiệu nhất để một người hình thành tư duy logic, phát triển kỹ năng tổng hợp, phân tích vấn đề để cuối cùng, tìm ra giải pháp hành động. Cuốn sách của Kashiwagi Yoshiki sẽ hướng dẫn bạn từng bước một để nhuần nhuyễn kỹ năng này. Các con số sẽ mở đường để bạn thấu suốt sâu sắc mọi hiện trạng, và cũng chính chúng sẽ gợi ý cho bạn những cách thức giải quyết vấn đề thông minh nhất.
Làm việc dựa trên số liệu là điểm yếu của rất nhiều người. Các báo cáo công
việc, đề xuất kế hoạch… của phần lớn mọi người đều rất chung chung, mơ hồ, và đầy
tính chủ quan. Chúng ta sẽ không thể tiến xa nếu chỉ biết mày mò làm việc theo
kiểu “ăn ốc nói mò”, “chỉ đâu đánh đấy” mà không có số liệu làm nền tảng tư
duy. Việc hợp tác làm việc nhóm cũng sẽ cực kỳ lỏng lẻo, mơ hồ và kém hiệu quả
nếu các nhân viên và cấp quản lý chỉ hành động dựa trên đánh giá hời hợt, không
có dữ liệu dẫn chứng. Và đương nhiên, bạn cũng sẽ không thể thuyết phục đối
tác, khách hàng nếu không trình bày được vấn đề với các con số, bảng biểu… làm
hạt nhân.
Mở đầu cuốn sách Kashiwagi Yoshiki đã dẫn dắt người đọc vào câu chuyện của một người quản lý mới nhậm chức _ Yosuke, một
quản lí có khả năng và kinh nghiệm dày dặc nhưng chính vì có quá nhiều kinh nghiệm
thực tế mà ông quên đi một điều kinh nghiệm có được dựa trên trải nghiệm, nó
tuy là tài sản quý báu nhưng nếu hoàn toàn dựa vào đó sẽ khi đủ cơ sở để giải
quyết các vần đề, kể cả khi gặp phải những trường hợp có phần tương tự như vấn
đề đã được giải quyết trong quá khứ. Và đây là khó khăn lớn nhất của Yosuke khi
phải đối mặt với vị sếp mới của mình. Cả cuốn sách sẽ lần lượt đi theo chân
Yosuke học cách làm thế nào một báo cáo đầy đủ và hiệu quả.
Tại sao số liệu lại cần thiết?
Đối với vận hành một doanh nghiệp, việc sử dụng số liệu sẽ giúp đưa ra cách
đánh giá khách quan nhất về tình hình hoạt động của doanh nghiệp do tính chất có
thể tập hợp lượng lớn thông tin mà thông qua đó người xem có thể dễ dàng nhận
biết được các thông tin cơ bản, quan trọng, ví dụ: loại mặt hàng đang bán chạy
hay được ưa chuộng; ngoài ra không chỉ nắm được kết quả trên mặt data, chúng ta
có thể dựa vào những so sánh, phân tích để đưa ra các thông tin giúp cải thiện
tình hình kinh doanh.
Khi đưa ra những nhận định và phương hướng cho các hoạt động kinh doanh, data
là tài liệu thuyết phục hiệu quả vì tính khách quan, rõ ràng thay vào đó, những
câu nói, nhận xét như “Tôi nghĩ là...” hay “Theo tôi là thế này” lại mang đầy tính
chủ quan, không căn cứ, không mang tính thuyết phục.
Mục tiêu của người kinh doanh thì không cần đến các môn thống kê khó nhằn.
Thay vào đó, họ cần những câu chuyện đơn giản giải thích một cách hợp lí dựa vào
số liệu, để nắm bắt được vấn đề rõ ràng hợp lý dựa vào số liệu, để nắm bắt được
vấn đề rõ ràng. Điều này không liên quan gì đến các môn nhân văn hay khoa học,
do đó ai cũng có thể hiểu, càng làm thì kỹ năng và cảm nhận sẽ càng tốt hơn.
Vậy làm thế nào để lập báo
cáo có hệ thống và khoa học?
Tác giả Yoshiki lần lượt đưa ra 5 bước:
1.
Suy
nghĩ logic và phân tích số liệu
2.
Lập
giả thuyết “What, why”
3.
“Bình
quân” và “Độ lệch chuẩn”
4.
“Sự tương
quan”
5.
Cách
truyền tải
Khi mô tả cùng một hiện tượng sụt giảm doanh thu, mỗi người lại có cách hiểu
khác nhau. Có người sẽ nghĩ rằng doanh số chỉ bằng ½ năm trước, có người nghĩ rằng
giảm khoảng 20%. Đối với người làm kinh doanh, nếu không làm rõ số liệu cụ thể
mà chỉ đề cập “đang giảm” sẽ không được chấp nhận. Đó là lí do ta cần bước đầu
so sánh điểm chung giữa các data để nhìn ra điểm khác biệt và xóa bỏ sự mơ hồ,
hiểu lầm thông tin, phác họa ra Big Picture.
Mục đích chính của việc này là để tránh tình trạng “nhìn thấy cây mà không
thấy khu rừng”, có những sự thay đổi lớn trong một khu vực nhưng về tổng thề lại
không gây mấy ảnh hưởng. Như vậy, không chỉ đơn giản là nắm rõ quy mô tổng thể,
mà việc nắm rõ khuynh hướng chung trước khi phân tích chi tiết, cũng là cách hiệu
quả cho việc phán đoán sau này.
Ngoài
ra, không chỉ có thể “trình bày những điểm phức tạp một cách đơn giản”, ta có
thể thu được những thông tin quan trọng nếu chú ý đến mối quan hệ phía sau số
liệu, ví dụ như dự đoán việc mua của khách cho lần tiếp theo từ data ghi nhận tình
hình mua hàng trong quá khứ. Đây là kỹ năng cần thiết mà nếu chỉ nhìn chằm chằm
vào data không thể làm được.
Tất nhiên, data cũng có vai trò như một công cụ giao tiếp nữa, nếu sử dụng đúng,
chắc chắn sẽ phát huy hết tất cả uy lực của nó, làm giảm sự mơ hồ, và làm cho
người khác hiểu chính xác vấn đề.
Nhưng sau khi hoàn tất biểu đồ tổng quát, bạn lại không thể thật sự sử dụng
số liệu đó để đưa ra kết luận cụ thể nào và bạn cũng không thể phân tích vào sâu
hơn. Vì vậy trước khi bắt đầu ử lý số liệu, bạn phải xác định rõ mục đích là “nắm
rõ tổng thể” hay “tìm ra vấn đề và nguyên nhân”, qua đó, đưa ra các giả thuyết nhằm đơn giản hóa biểu đồ hay
bắt được mối liên kết với các biến data khác.
Đặc trưng của những người cho rằng việc phân tích dữ liệu không thuận lợi như họ nghĩ, hay không tận dụng được dữ liệu, là họ bắt tay vào xử lý dữ liệu trước khi suy nghĩ giả thuyết. Nếu họ khắc chế được sự thôi thúc “trước tiên muốn thử xử lý dữ liệu này xem sao”, bằng việc “trước tiên thử suy nghĩ bằng đầu óc đã” thì sẽ hiệu quả hơn
Tuy cách làm đọc dữ liệu từ nhiều khía cạnh để tìm ra điều gì đó “nhằm xây
dựng giả thuyết” có thể là cách “phân tích để xây dựng giả thuyết” nhưng cách làm
làm đó hiệu quả không cao.Dù ta có vẽ bao nhiêu biểu đồ dựa trên phỏng đoán đi
nữa, thì khả năng dùng được và không dùng được là ngang nhau, và có thể khiến
ta làm đi làm lại nhiều lần. Thêm nữa, nếu chỉ dựa vào việc “vô tình phát hiện
ra” rồi tập trung vào điểm đó, về sau nhận ra đó không phải là điểm trọng yếu,
lúc này rất có thể ta đã bỏ lỡ những điểm quan trọng hơn. Nếu điều này xảy ra,
ta sẽ không thể trả lời câu hỏi “tại sao trước đây cậu lại tập trung vào điểm đó?
Khi đó không còn vấn đề nào khác sao?”, sẽ khiến cho toàn bộ phần phân tích giảm
đi mức dộ chính xác và tin cậy. Chính vì vậy, đối với cách “xử lý dữ liệu trước
để xây dựng giả thuyết” sẽ là cách cuối cùng nếu không còn lựa chọn khác.
Để có thể phân tích dữ liệu, “số bình quân” được coi là một trong những công
cụ đắc lực, tiện lợi cho người phân tích vì khả năng phân tích độ lớn của tổng
thể nhưng nếu chỉ dựa vào “số bình quân” thì chúng ta có có thể gây ra tình trạng
đánh mất dữ kiện vì những suy nghĩ ví dụ như “Cửa hàng này có doanh số trung bình
thấp nhất vậy vấn đề là cửa hàng này” hay nhiều người có sự nhầm lẫn giữa 3 khái
niệm: Số trung bình, trung vị và mốt dẫn dến những đánh giá sai lầm. Vậy làm thế
nào để lấy lại những dữ liệu đã bị mất kia? Đáp án là “độ lệch chuẩn”. “Độ lệch
chuẩn có thể chỉ ra “mức phân bố chuẩn so với bình quân” hay phạm vi data thu
thập được so với bình quân, qua đó chúng ta có thể phân tích được gần đúng
“risk” trong hoạt động kinh doanh.
Vậy là xong các bước trả lời câu hỏi “WHAT” còn với câu hỏi “WHY” thì cần thêm một công cụ khác là “sự tương quan”. “Phân tích mối tương quan” dùng để định lượng liên kết mạnh hay yếu giữa các data cũng như chiều hướng ảnh hưởng giữa chúng, rồi dựa theo các dữ kiện, giả thuyết đã được phân tích từ trước, người viết có thể tìm ra những thông tin có ảnh hưởng mật thiết lẫn nhau (sự tương quan càng tiến tới 1 thì quan hệ càng chặt) để tìm ra nguyên nhân giải quyết vấn đề, giả dụ như “Doanh số của một cửa hàng” có tương quan lớn và cùng chiều với “Số khách hàng mua hàng”, suy ra để giải quyết vấn đề tăng doanh thu người quản lí cần tập trung vào vấn đề tăng “Lượng khách mua hàng”.
Làm thế nào để truyền tải
cho người khác?
Viết báo cáo không chỉ là vấn đề phân tích xử lý số liệu ra sao mà còn là làm
thế nào để báo cáo lên cấp trên hiểu về vấn đề của doanh nghiệp, hay truyền đạt
lại với đồng nghiệp, có nhiều cách để trình bày kết quả phân tích như nộp báo cáo
hay thuyết trình. Dù là hình thức nào thì cũng xác định chính xác “Người nhận là
ai?” Cách trình bày sẽ khác biệt đáng kể dựa vào đối tượng tiếp nhận thông tin.
Ba câu hỏi được đặt ra sẽ hỗ trợ giải quyết vấn đề: (1) Vị trí của đối phương,
(2) Kiến thức của đối phương, (3) Điều mà đối phương quan tâm. Ưu tiên đặt người
nghe lên hàng đầu và trình bày đúng, đủ các thông tin mà họ cần.
Kết: Để có một báo cáo hiệu quả, Yoshiki Kashiwagi chỉ ra bạn cần nắm vững các quy tắc tư duy chọn biến; sử dụng tốt các công cụ hỏi như “what” và “why”, những phép tính thống kê dơn giản như “trung bình quân”, “độ lệch chuẩn”, “sự tương quan”; cuối cùng, xác định rõ đối tượng tiếp nhận thông tin cần những gì. Vậy là bạn đã sẵn sàng cho một “báo cáo hoàn hảo”.
Tác giả: Đặng Phương- Bookademy
Deal mua sách giá tốt hiện có: https://goo.gl/ceDPTD hoặc https://goo.gl/qX1fFr
----------
Theo dõi fanpage của Bookademy để cập nhật các thông tin thú vị về sách tại link:https://www.facebook.com/bookademy.vn
Tham gia cộng đồng Bookademy để có cơ hội đọc và nhận những cuốn sách thú vị, đăng ký CTV tại link:https://goo.gl/forms/7pGl3eYeudJ3jXIE3